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Enregistrement W3014849329 · doi:10.3389/fsoc.2020.00018

New Machine, Old Cough: Technology and Tuberculosis in Patna

2020· article· en· W3014849329 sur OpenAlexaff
Vaibhav Saria

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sociology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReputationGovernment (linguistics)BusinessBiomedicineWork (physics)Public relationsPrivate sectorGeneXpert MTB/RIFHealth technologyService providerHealth careMedicineMarketingTuberculosisEconomic growthEconomicsEngineeringPolitical scienceService (business)Law

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2013, a new technology, GeneXpert, was introduced in India, which, in addition to testing for TB, could also diagnose whether the detected strain was drug resistant. By detecting the bacterium more effectively than other available tests and simultaneously testing for resistance, GeneXpert promised to reduce the delay in diagnosis and hence ineffective treatments. The new test was introduced to multiple cities via a coalition that included global health funding bodies, the government of India, the World Health Organization, and non-governmental organizations. Despite the concerted effort of the coalition, among formal providers (those trained in biomedicine) in the private sector, the new technology was not adopted as quickly as had been hoped. Examining formal providers' initial responses to the technology's introduction in the city of Patna reveals how the adoption of new technology can be influenced by the particularities of the local medical market such as the availability of diagnostic tests, presence of informal providers, and reputation of formal providers. While protocols and operations might seem standardized across implementation plans, the work that is required to ensure success must take into account the particular role that the market plays from site to site.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,700

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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